就在2019年的聖誕節前夕，特斯拉帶來了2019.40.50版本的OTA升級。在看了這個版本的更新內容之後，我們發現這可能是最接近馬斯克自動駕駛夢想的一個版本了。
先看一下目前在2019.40.50中一些已知的一些更新：
– 增加韓國、阿聯酋、中國、歐盟的智能召喚
– 增加澳大利亞、新西蘭、台灣的Navigate on AutoPilot（NoA）
– 硬件HW3、娛樂控制系統MCU2或美國Model 3全自動駕駛預覽版
– 硬件HW2以上增加相鄰車道速度
– Voice Commands, Phone Improvements and Camp Mode for everybody，
– 增加50+項語音控制、露營模式（國內系統語音由百度語音提供，並采用了開源的形式爲特斯拉Linux專門開發了全新API接口的百度語音方案）
– 特斯拉影院增加Twitch
– Model 3和MCU2增加《星露谷物語（Stardew Valley） 》和《西洋雙陸棋（Lost Backgammon）》
– 增加通過語音輸入文字（Voice Keyboard）回複信息、語音朗讀信息
– 爲Model 3或MCU2增加“Tesla Beats Music Studio”
– 爲選裝了空氣懸架的Model S Raven增加了“自適應懸挂阻尼（Adaptive Suspension Damping）”
– 增加“按喇叭自動儲存行車記錄儀片段”的選項
– 增加多個駕駛員賬戶化設置
– 增加丹麥語支持
– 新的導航功能：用手指在導航按鈕上下滑，車輛就會根據日曆中的地點開始導航，不需要輸入任何內容。若沒有添加日程的話，系統會根據用車習慣，比如早上上班、晚上回家等直接進行導航。如果目的地距離超過了當前剩余續航，會導航至充電站。
自動駕駛可視化，AutoPilot開始真正進入城市
其中對于國人來說比較期待的是垂涎已久的智能召喚功能。這項特斯拉于2019年9月底率先出現在美國推送的 V10系統中的Smart Summon功能，通過三目攝像頭和VSLAM視覺實時定位建模技術來實現車輛的定位和測距。簡單來說就是讓車輛自己從停車場的車位中開到停車場另一側的自己跟前，不必再浪費取車的時間，也不必過分擔心車位過小不好往外開。而現在，這項普遍認爲在國內很難實現的功能也來了。
根據實測的體驗，因爲系統仍然非常謹慎，所以智能召喚的成功率並不高，而且在環境更加複雜的國內停車場內，車輛會因爲障礙物或行人突然減速制動，所以成功“召喚”所需要的時間也比較長。不過這仍然比一些需要手動遙控車輛出庫的功能要酷炫得多了，而且隨著日後的不斷升級，在一些相對規範和標准的停車場應該還是有用武之地的。
而除了這些細節的功能，最讓我們眼前一亮的更新則是自動駕駛識別和視覺化，這一版本的AutoPilot可以識別更多車輛周圍的標識和物體展示在屏幕上。其中包括：
– 路邊靜止垃圾桶
– 多種交通標示：信號燈、限速識別、停止標識、火車道口
– 路面標線和方向箭頭
– 自行車道
– 錐桶
先來看一個國外搬運過來的演示視頻：
判斷前方或側方車輛簡單，畢竟那麽大的目標，但是要實現上面這些物體的識別難度其實要上升到了另一個級別。首先是這些細碎的物體分類需要更加龐大的數據庫讓系統做對比，而且像垃圾桶、自行車長得都不完全是一個樣子，就更別說世界各地的信號燈、路面標線幾乎都長得不太一樣了。而現在電腦的感知能力不如我們的大腦，我們看起來簡單的舉一反三則需要更詳細的示例，所以系統需要收錄更多更全的素材。
其次，系統的圖像技術要足夠強大的識別能力，比如通過算法在面對強光、反光或能見度低的光線下幫助硬件處理圖像，對于相似的標識可以對核心特征做到有效分辨和提取，這些都是需要大量重複的訓練以及優化的算法來實現的，也是此前自動駕駛技術發展的一大瓶頸。
這些更新升級所帶來的最直接的變化就是AutoPilot已經開始處理更多的城市路況，當然現在系統仍然無法非常完美地處理城市路況、也仍然存一些bug，但也算從高速公路自動駕駛的階段向下一階段推進。這也是爲什麽我們說，雖然每更新一個版本理論上自然就多了更多的功能、也就離最終實現全自動駕駛更近了一步，但這次2019.40.50跟之前的版本相比仍然更有意義，甚至強過了2019.40.2版本中增加的可以自動變道、上下匝道的NoA。
如果說NoA基本上解決了我們在高速以及城市快速路上的自動駕駛問題的話，那麽在城市路況才更是接下來更加棘手的問題。而我們現在看到的2019.40.50，雖然目前在工作中仍然有一些bug，不過已經基本可以覆蓋城市工況中需要感知的各種標識，可識別的其它交通參與者也越來越多。
而完成了相對困難的感知和識別問題，剩下的計算和處理這些對于特斯拉來說都不是什麽太難的事情，何況每一輛特斯拉都可以提供交通數據，讓特斯拉擁有世界上最龐大的“測試”車隊來提供訓練軟件算法，這些都大大增加了AutoPilot在城市中的應用。
不過這些攝像頭可視化的功能均需要配備HW2.5以上的硬件系統作爲支持，HW3.0上可以直接實現。特斯拉稱新的HW3.0配備了12塊2.6GHz ARM Cortex-A72 CPU、兩個2GHz神經網絡加速器和1GHz的Mali GPU，相比HW2.5，擁有2.5倍的性能和0.8倍的成本功耗。從2020年Q1開始，特斯拉將爲HW2.5且購買了FSD的車主升級HW3.0，據說在美國都已經排隊等著換了，而接下來在上海工廠生産的國産版Model 3搭載的都是HW3.0硬件。
目前最接近馬斯克夢想的一個版本，和不易察覺的“蜥蜴腦袋”
這次的升級又披露出特斯拉一個更重要還看不見的升級——Autopilot的冗余設置。我們之前就知道特斯拉的整個系統不只是一套，而是爲了保證駕駛的安全，有幾乎一樣的兩套系統，以防正在使用的這套突然失效而導致事故。而且在特斯拉第三代硬件系統（HW3.0）中跟我們想象的不一樣，所謂的備用系統並不是主系統失效後再啓動接管，而是兩套系統在持續並行計算，互相校驗監測，一方失敗另一方幾乎無縫銜接。
而在此前，備用系統似乎一直呆在”待命“狀態的循環中，而現在開始正式工作了。根據國外資料，HW2.5中甚至還有第三套系統，或者更確切地說，還有第三套也可以驅動車輛的同級別系統。這個被特斯拉內部稱作是“Lizard Brain（蜥蜴大腦）”的第三個系統節點（很有可能用的是一塊英飛淩Aurix處理器，不同于主系統用的英偉達Parker），除了可以連接CAN總線並驅動車輛之外，還能負責自動泊車和召喚功能，但是卻沒有接入攝像頭系統。也就是說，第三套系統會只通過雷達系統來探測物體。
而且，上面提到的兩套主系統也有一些輕微區別，或許是處于計算能力和能耗的原因，其中一套所謂的備用系統並不能接入GPS。Lizard Brain在英語中通常被形容最原始和最本能的事情。所以從這個命名上來看，似乎也說明這第三個系統是更保底的存在，也符合沒有接入攝像頭的設定。所以，當相互高度類似的兩套出現問題時，還有這個獨立于它們之外的“原始系統”工作。
所以，特斯拉在自動駕駛技術的研發和推進上不僅僅在功能實現上下功夫，在我們看不到的系統底層，無論是HW2.5上的三套系統還是HW3.0中的兩套並行系統，特斯拉將自動駕駛系統的冗余做到了極致，這些相比不斷的功能堆砌更是保障整個系統運行的關鍵。有了系統底層的基礎，上層功能才能更好地建造，上面對城市路況中的交通信號、路邊物體的識別就已經是效果的部分呈現了。
車雲小結
隨著國産Model 3的正式開始交付，特斯拉在中國這塊生産力強大的土地上開始全速生産，無論是車型産品、還是充電樁服務都在以之前從未達到的速度推進。明年的特斯拉就像我們每次預測特斯拉的未來一樣，不可預測。